import pandas as pd  # 数据处理库，用于数据分析
import numpy as np   # 数值计算库
import matplotlib.pyplot as plt  # 数据可视化库

def analyze_employee_data():
    """员工数据分析示例 - 展示如何使用pandas进行数据分析"""
    # 创建示例数据集 - 模拟员工信息数据
    data = {
        'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],      # 员工姓名
        'age': [25, 30, 35, 28, 32],                              # 员工年龄
        'salary': [50000, 60000, 70000, 55000, 65000],            # 员工薪资
        'department': ['IT', 'HR', 'IT', 'Finance', 'IT']         # 员工部门
    }
    df = pd.DataFrame(data)  # 将字典转换为DataFrame格式，便于数据分析

    print("=== 员工数据 ===")
    print(df)  # 打印完整的员工数据表
    print("\n=== 数据统计 ===")
    # 使用pandas内置函数计算统计数据
    print(f"平均薪资: ${df['salary'].mean():,.2f}")     # 计算平均薪资
    print(f"平均年龄: {df['age'].mean():.1f}岁")        # 计算平均年龄
    print(f"薪资标准差: ${df['salary'].std():,.2f}")    # 计算薪资的标准差

    # 按部门分组计算平均薪资
    dept_salary = df.groupby('department')['salary'].mean()
    print("\n=== 各部门平均薪资 ===")
    # 遍历分组结果并打印
    for dept, salary in dept_salary.items():
        print(f"{dept}: ${salary:,.2f}")

# 程序入口点 - 当直接运行此脚本时执行
if __name__ == "__main__":
    analyze_employee_data()
